十大滤波算法与卡尔曼滤波总结
2018-01-1901:55:42
arduino滤波算法–转载至极客工坊 —-http://www.geek-workshop.com/thread-7694-1-1.html
卡尔曼滤波
1 #include <Wire.h> // I2C library, gyroscope 2 3 // Accelerometer ADXL345 4 #define ACC (0x53) //ADXL345 ACC address 5 #define A_TO_READ (6) //num of bytes we are going to read each time (two bytes for each axis) 6 7 8 // Gyroscope ITG3200 9 #define GYRO 0x68 // gyro address, binary = 11101000 when AD0 is connected to Vcc (see schematics of your breakout board) 10 #define G_SMPLRT_DIV 0x15 11 #define G_DLPF_FS 0x16 12 #define G_INT_CFG 0x17 13 #define G_PWR_MGM 0x3E 14 15 #define G_TO_READ 8 // 2 bytes for each axis x, y, z 16 17 18 // offsets are chip specific. 19 int a_offx = 0; 20 int a_offy = 0; 21 int a_offz = 0; 22 23 int g_offx = 0; 24 int g_offy = 0; 25 int g_offz = 0; 26 //////////////////////// 27 28 //////////////////////// 29 char str[512]; 30 31 void initAcc() { 32 //Turning on the ADXL345 33 writeTo(ACC, 0x2D, 0); 34 writeTo(ACC, 0x2D, 16); 35 writeTo(ACC, 0x2D, 8); 36 //by default the device is in +-2g range reading 37 } 38 39 void getAccelerometerData(int* result) { 40 int regAddress = 0x32; //first axis-acceleration-data register on the ADXL345 41 byte buff[A_TO_READ]; 42 43 readFrom(ACC, regAddress, A_TO_READ, buff); //read the acceleration data from the ADXL345 44 45 //each axis reading comes in 10 bit resolution, ie 2 bytes. Least Significat Byte first!! 46 //thus we are converting both bytes in to one int 47 result[0] = (((int)buff[1]) << 8) | buff[0] + a_offx; 48 result[1] = (((int)buff[3]) << 8) | buff[2] + a_offy; 49 result[2] = (((int)buff[5]) << 8) | buff[4] + a_offz; 50 } 51 52 //initializes the gyroscope 53 void initGyro() 54 { 55 /***************************************** 56 * ITG 3200 57 * power management set to: 58 * clock select = internal oscillator 59 * no reset, no sleep mode 60 * no standby mode 61 * sample rate to = 125Hz 62 * parameter to +/- 2000 degrees/sec 63 * low pass filter = 5Hz 64 * no interrupt 65 ******************************************/ 66 writeTo(GYRO, G_PWR_MGM, 0x00); 67 writeTo(GYRO, G_SMPLRT_DIV, 0x07); // EB, 50, 80, 7F, DE, 23, 20, FF 68 writeTo(GYRO, G_DLPF_FS, 0x1E); // +/- 2000 dgrs/sec, 1KHz, 1E, 19 69 writeTo(GYRO, G_INT_CFG, 0x00); 70 } 71 72 73 void getGyroscopeData(int * result) 74 { 75 /************************************** 76 Gyro ITG-3200 I2C 77 registers: 78 temp MSB = 1B, temp LSB = 1C 79 x axis MSB = 1D, x axis LSB = 1E 80 y axis MSB = 1F, y axis LSB = 20 81 z axis MSB = 21, z axis LSB = 22 82 *************************************/ 83 84 int regAddress = 0x1B; 85 int temp, x, y, z; 86 byte buff[G_TO_READ]; 87 88 readFrom(GYRO, regAddress, G_TO_READ, buff); //read the gyro data from the ITG3200 89 90 result[0] = ((buff[2] << 8) | buff[3]) + g_offx; 91 result[1] = ((buff[4] << 8) | buff[5]) + g_offy; 92 result[2] = ((buff[6] << 8) | buff[7]) + g_offz; 93 result[3] = (buff[0] << 8) | buff[1]; // temperature 94 95 } 96 97 98 float xz=0,yx=0,yz=0; 99 float p_xz=1,p_yx=1,p_yz=1; 100 float q_xz=0.0025,q_yx=0.0025,q_yz=0.0025; 101 float k_xz=0,k_yx=0,k_yz=0; 102 float r_xz=0.25,r_yx=0.25,r_yz=0.25; 103 //int acc_temp[3]; 104 //float acc[3]; 105 int acc[3]; 106 int gyro[4]; 107 float Axz; 108 float Ayx; 109 float Ayz; 110 float t=0.025; 111 void setup() 112 { 113 Serial.begin(9600); 114 Wire.begin(); 115 initAcc(); 116 initGyro(); 117 118 } 119 120 //unsigned long timer = 0; 121 //float o; 122 void loop() 123 { 124 125 getAccelerometerData(acc); 126 getGyroscopeData(gyro); 127 //timer = millis(); 128 sprintf(str, "%d,%d,%d,%d,%d,%d", acc[0],acc[1],acc[2],gyro[0],gyro[1],gyro[2]); 129 130 //acc[0]=acc[0]; 131 //acc[2]=acc[2]; 132 //acc[1]=acc[1]; 133 //r=sqrt(acc[0]*acc[0]+acc[1]*acc[1]+acc[2]*acc[2]); 134 gyro[0]=gyro[0]/ 14.375; 135 gyro[1]=gyro[1]/ (-14.375); 136 gyro[2]=gyro[2]/ 14.375; 137 138 139 Axz=(atan2(acc[0],acc[2]))*180/PI; 140 Ayx=(atan2(acc[0],acc[1]))*180/PI; 141 /*if((acc[0]!=0)&&(acc[1]!=0)) 142 { 143 Ayx=(atan2(acc[0],acc[1]))*180/PI; 144 } 145 else 146 { 147 Ayx=t*gyro[2]; 148 }*/ 149 Ayz=(atan2(acc[1],acc[2]))*180/PI; 150 151 152 //kalman filter 153 calculate_xz(); 154 calculate_yx(); 155 calculate_yz(); 156 157 //sprintf(str, "%d,%d,%d", xz_1, xy_1, x_1); 158 //Serial.print(xz);Serial.print(","); 159 //Serial.print(yx);Serial.print(","); 160 //Serial.print(yz);Serial.print(","); 161 //sprintf(str, "%d,%d,%d,%d,%d,%d", acc[0],acc[1],acc[2],gyro[0],gyro[1],gyro[2]); 162 //sprintf(str, "%d,%d,%d",gyro[0],gyro[1],gyro[2]); 163 Serial.print(Axz);Serial.print(","); 164 //Serial.print(Ayx);Serial.print(","); 165 //Serial.print(Ayz);Serial.print(","); 166 //Serial.print(str); 167 //o=gyro[2];//w=acc[2]; 168 //Serial.print(o);Serial.print(","); 169 //Serial.print(w);Serial.print(","); 170 Serial.print("\n"); 171 172 173 //delay(50); 174 } 175 void calculate_xz() 176 { 177 178 xz=xz+t*gyro[1]; 179 p_xz=p_xz+q_xz; 180 k_xz=p_xz/(p_xz+r_xz); 181 xz=xz+k_xz*(Axz-xz); 182 p_xz=(1-k_xz)*p_xz; 183 } 184 void calculate_yx() 185 { 186 187 yx=yx+t*gyro[2]; 188 p_yx=p_yx+q_yx; 189 k_yx=p_yx/(p_yx+r_yx); 190 yx=yx+k_yx*(Ayx-yx); 191 p_yx=(1-k_yx)*p_yx; 192 193 } 194 void calculate_yz() 195 { 196 yz=yz+t*gyro[0]; 197 p_yz=p_yz+q_yz; 198 k_yz=p_yz/(p_yz+r_yz); 199 yz=yz+k_yz*(Ayz-yz); 200 p_yz=(1-k_yz)*p_yz; 201 202 } 203 204 205 //---------------- Functions 206 //Writes val to address register on ACC 207 void writeTo(int DEVICE, byte address, byte val) { 208 Wire.beginTransmission(DEVICE); //start transmission to ACC 209 Wire.write(address); // send register address 210 Wire.write(val); // send value to write 211 Wire.endTransmission(); //end transmission 212 } 213 214 215 //reads num bytes starting from address register on ACC in to buff array 216 void readFrom(int DEVICE, byte address, int num, byte buff[]) { 217 Wire.beginTransmission(DEVICE); //start transmission to ACC 218 Wire.write(address); //sends address to read from 219 Wire.endTransmission(); //end transmission 220 221 Wire.beginTransmission(DEVICE); //start transmission to ACC 222 Wire.requestFrom(DEVICE, num); // request 6 bytes from ACC 223 224 int i = 0; 225 while(Wire.available()) //ACC may send less than requested (abnormal) 226 { 227 buff[i] = Wire.read(); // receive a byte 228 i++; 229 } 230 Wire.endTransmission(); //end transmission 231 }
十大滤波算法
1、限幅滤波法(又称程序判断滤波法) 2、中位值滤波法 3、算术平均滤波法 4、递推平均滤波法(又称滑动平均滤波法) 5、中位值平均滤波法(又称防脉冲干扰平均滤波法) 6、限幅平均滤波法 7、一阶滞后滤波法 8、加权递推平均滤波法 9、消抖滤波法 10、限幅消抖滤波法 11、新增加 卡尔曼滤波(非扩展卡尔曼),代码在17楼(点击这里)感谢zhangzhe0617分享 程序默认对int类型数据进行滤波,如需要对其他类型进行滤波,只需要把程序中所有int替换成long、float或者double即可。 1、限幅滤波法(又称程序判断滤波法) ARDUINO 代码复制打印 /* A、名称:限幅滤波法(又称程序判断滤波法) B、方法: 根据经验判断,确定两次采样允许的最大偏差值(设为A), 每次检测到新值时判断: 如果本次值与上次值之差<=A,则本次值有效, 如果本次值与上次值之差>A,则本次值无效,放弃本次值,用上次值代替本次值。 C、优点: 能有效克服因偶然因素引起的脉冲干扰。 D、缺点: 无法抑制那种周期性的干扰。 平滑度差。 E、整理:shenhaiyu 2013-11-01 */ int Filter_Value; int Value; void setup() { Serial.begin(9600); // 初始化串口通信 randomSeed(analogRead(0)); // 产生随机种子 Value = 300; } void loop() { Filter_Value = Filter(); // 获得滤波器输出值 Value = Filter_Value; // 最近一次有效采样的值,该变量为全局变量 Serial.println(Filter_Value); // 串口输出 delay(50); } // 用于随机产生一个300左右的当前值 int Get_AD() { return random(295, 305); } // 限幅滤波法(又称程序判断滤波法) #define FILTER_A 1 int Filter() { int NewValue; NewValue = Get_AD(); if(((NewValue - Value) > FILTER_A) || ((Value - NewValue) > FILTER_A)) return Value; else return NewValue; } 2、中位值滤波法 ARDUINO 代码复制打印 /* A、名称:中位值滤波法 B、方法: 连续采样N次(N取奇数),把N次采样值按大小排列, 取中间值为本次有效值。 C、优点: 能有效克服因偶然因素引起的波动干扰; 对温度、液位的变化缓慢的被测参数有良好的滤波效果。 D、缺点: 对流量、速度等快速变化的参数不宜。 E、整理:shenhaiyu 2013-11-01 */ int Filter_Value; void setup() { Serial.begin(9600); // 初始化串口通信 randomSeed(analogRead(0)); // 产生随机种子 } void loop() { Filter_Value = Filter(); // 获得滤波器输出值 Serial.println(Filter_Value); // 串口输出 delay(50); } // 用于随机产生一个300左右的当前值 int Get_AD() { return random(295, 305); } // 中位值滤波法 #define FILTER_N 101 int Filter() { int filter_buf[FILTER_N]; int i, j; int filter_temp; for(i = 0; i < FILTER_N; i++) { filter_buf[i] = Get_AD(); delay(1); } // 采样值从小到大排列(冒泡法) for(j = 0; j < FILTER_N - 1; j++) { for(i = 0; i < FILTER_N - 1 - j; i++) { if(filter_buf[i] > filter_buf[i + 1]) { filter_temp = filter_buf[i]; filter_buf[i] = filter_buf[i + 1]; filter_buf[i + 1] = filter_temp; } } } return filter_buf[(FILTER_N - 1) / 2]; } 3、算术平均滤波法 ARDUINO 代码复制打印 /* A、名称:算术平均滤波法 B、方法: 连续取N个采样值进行算术平均运算: N值较大时:信号平滑度较高,但灵敏度较低; N值较小时:信号平滑度较低,但灵敏度较高; N值的选取:一般流量,N=12;压力:N=4。 C、优点: 适用于对一般具有随机干扰的信号进行滤波; 这种信号的特点是有一个平均值,信号在某一数值范围附近上下波动。 D、缺点: 对于测量速度较慢或要求数据计算速度较快的实时控制不适用; 比较浪费RAM。 E、整理:shenhaiyu 2013-11-01 */ int Filter_Value; void setup() { Serial.begin(9600); // 初始化串口通信 randomSeed(analogRead(0)); // 产生随机种子 } void loop() { Filter_Value = Filter(); // 获得滤波器输出值 Serial.println(Filter_Value); // 串口输出 delay(50); } // 用于随机产生一个300左右的当前值 int Get_AD() { return random(295, 305); } // 算术平均滤波法 #define FILTER_N 12 int Filter() { int i; int filter_sum = 0; for(i = 0; i < FILTER_N; i++) { filter_sum += Get_AD(); delay(1); } return (int)(filter_sum / FILTER_N); } 4、递推平均滤波法(又称滑动平均滤波法) ARDUINO 代码复制打印 /* A、名称:递推平均滤波法(又称滑动平均滤波法) B、方法: 把连续取得的N个采样值看成一个队列,队列的长度固定为N, 每次采样到一个新数据放入队尾,并扔掉原来队首的一次数据(先进先出原则), 把队列中的N个数据进行算术平均运算,获得新的滤波结果。 N值的选取:流量,N=12;压力,N=4;液面,N=4-12;温度,N=1-4。 C、优点: 对周期性干扰有良好的抑制作用,平滑度高; 适用于高频振荡的系统。 D、缺点: 灵敏度低,对偶然出现的脉冲性干扰的抑制作用较差; 不易消除由于脉冲干扰所引起的采样值偏差; 不适用于脉冲干扰比较严重的场合; 比较浪费RAM。 E、整理:shenhaiyu 2013-11-01 */ int Filter_Value; void setup() { Serial.begin(9600); // 初始化串口通信 randomSeed(analogRead(0)); // 产生随机种子 } void loop() { Filter_Value = Filter(); // 获得滤波器输出值 Serial.println(Filter_Value); // 串口输出 delay(50); } // 用于随机产生一个300左右的当前值 int Get_AD() { return random(295, 305); } // 递推平均滤波法(又称滑动平均滤波法) #define FILTER_N 12 int filter_buf[FILTER_N + 1]; int Filter() { int i; int filter_sum = 0; filter_buf[FILTER_N] = Get_AD(); for(i = 0; i < FILTER_N; i++) { filter_buf[i] = filter_buf[i + 1]; // 所有数据左移,低位仍掉 filter_sum += filter_buf[i]; } return (int)(filter_sum / FILTER_N); } 5、中位值平均滤波法(又称防脉冲干扰平均滤波法) ARDUINO 代码复制打印 /* A、名称:中位值平均滤波法(又称防脉冲干扰平均滤波法) B、方法: 采一组队列去掉最大值和最小值后取平均值, 相当于“中位值滤波法”+“算术平均滤波法”。 连续采样N个数据,去掉一个最大值和一个最小值, 然后计算N-2个数据的算术平均值。 N值的选取:3-14。 C、优点: 融合了“中位值滤波法”+“算术平均滤波法”两种滤波法的优点。 对于偶然出现的脉冲性干扰,可消除由其所引起的采样值偏差。 对周期干扰有良好的抑制作用。 平滑度高,适于高频振荡的系统。 D、缺点: 计算速度较慢,和算术平均滤波法一样。 比较浪费RAM。 E、整理:shenhaiyu 2013-11-01 */ int Filter_Value; void setup() { Serial.begin(9600); // 初始化串口通信 randomSeed(analogRead(0)); // 产生随机种子 } void loop() { Filter_Value = Filter(); // 获得滤波器输出值 Serial.println(Filter_Value); // 串口输出 delay(50); } // 用于随机产生一个300左右的当前值 int Get_AD() { return random(295, 305); } // 中位值平均滤波法(又称防脉冲干扰平均滤波法)(算法1) #define FILTER_N 100 int Filter() { int i, j; int filter_temp, filter_sum = 0; int filter_buf[FILTER_N]; for(i = 0; i < FILTER_N; i++) { filter_buf[i] = Get_AD(); delay(1); } // 采样值从小到大排列(冒泡法) for(j = 0; j < FILTER_N - 1; j++) { for(i = 0; i < FILTER_N - 1 - j; i++) { if(filter_buf[i] > filter_buf[i + 1]) { filter_temp = filter_buf[i]; filter_buf[i] = filter_buf[i + 1]; filter_buf[i + 1] = filter_temp; } } } // 去除最大最小极值后求平均 for(i = 1; i < FILTER_N - 1; i++) filter_sum += filter_buf[i]; return filter_sum / (FILTER_N - 2); } // 中位值平均滤波法(又称防脉冲干扰平均滤波法)(算法2) /* #define FILTER_N 100 int Filter() { int i; int filter_sum = 0; int filter_max, filter_min; int filter_buf[FILTER_N]; for(i = 0; i < FILTER_N; i++) { filter_buf[i] = Get_AD(); delay(1); } filter_max = filter_buf[0]; filter_min = filter_buf[0]; filter_sum = filter_buf[0]; for(i = FILTER_N - 1; i > 0; i--) { if(filter_buf[i] > filter_max) filter_max=filter_buf[i]; else if(filter_buf[i] < filter_min) filter_min=filter_buf[i]; filter_sum = filter_sum + filter_buf[i]; filter_buf[i] = filter_buf[i - 1]; } i = FILTER_N - 2; filter_sum = filter_sum - filter_max - filter_min + i / 2; // +i/2 的目的是为了四舍五入 filter_sum = filter_sum / i; return filter_sum; }*/ 6、限幅平均滤波法 ARDUINO 代码复制打印 /* A、名称:限幅平均滤波法 B、方法: 相当于“限幅滤波法”+“递推平均滤波法”; 每次采样到的新数据先进行限幅处理, 再送入队列进行递推平均滤波处理。 C、优点: 融合了两种滤波法的优点; 对于偶然出现的脉冲性干扰,可消除由于脉冲干扰所引起的采样值偏差。 D、缺点: 比较浪费RAM。 E、整理:shenhaiyu 2013-11-01 */ #define FILTER_N 12 int Filter_Value; int filter_buf[FILTER_N]; void setup() { Serial.begin(9600); // 初始化串口通信 randomSeed(analogRead(0)); // 产生随机种子 filter_buf[FILTER_N - 2] = 300; } void loop() { Filter_Value = Filter(); // 获得滤波器输出值 Serial.println(Filter_Value); // 串口输出 delay(50); } // 用于随机产生一个300左右的当前值 int Get_AD() { return random(295, 305); } // 限幅平均滤波法 #define FILTER_A 1 int Filter() { int i; int filter_sum = 0; filter_buf[FILTER_N - 1] = Get_AD(); if(((filter_buf[FILTER_N - 1] - filter_buf[FILTER_N - 2]) > FILTER_A) || ((filter_buf[FILTER_N - 2] - filter_buf[FILTER_N - 1]) > FILTER_A)) filter_buf[FILTER_N - 1] = filter_buf[FILTER_N - 2]; for(i = 0; i < FILTER_N - 1; i++) { filter_buf[i] = filter_buf[i + 1]; filter_sum += filter_buf[i]; } return (int)filter_sum / (FILTER_N - 1); } 7、一阶滞后滤波法 ARDUINO 代码复制打印 /* A、名称:一阶滞后滤波法 B、方法: 取a=0-1,本次滤波结果=(1-a)*本次采样值+a*上次滤波结果。 C、优点: 对周期性干扰具有良好的抑制作用; 适用于波动频率较高的场合。 D、缺点: 相位滞后,灵敏度低; 滞后程度取决于a值大小; 不能消除滤波频率高于采样频率1/2的干扰信号。 E、整理:shenhaiyu 2013-11-01 */ int Filter_Value; int Value; void setup() { Serial.begin(9600); // 初始化串口通信 randomSeed(analogRead(0)); // 产生随机种子 Value = 300; } void loop() { Filter_Value = Filter(); // 获得滤波器输出值 Serial.println(Filter_Value); // 串口输出 delay(50); } // 用于随机产生一个300左右的当前值 int Get_AD() { return random(295, 305); } // 一阶滞后滤波法 #define FILTER_A 0.01 int Filter() { int NewValue; NewValue = Get_AD(); Value = (int)((float)NewValue * FILTER_A + (1.0 - FILTER_A) * (float)Value); return Value; } 8、加权递推平均滤波法 ARDUINO 代码复制打印 /* A、名称:加权递推平均滤波法 B、方法: 是对递推平均滤波法的改进,即不同时刻的数据加以不同的权; 通常是,越接近现时刻的数据,权取得越大。 给予新采样值的权系数越大,则灵敏度越高,但信号平滑度越低。 C、优点: 适用于有较大纯滞后时间常数的对象,和采样周期较短的系统。 D、缺点: 对于纯滞后时间常数较小、采样周期较长、变化缓慢的信号; 不能迅速反应系统当前所受干扰的严重程度,滤波效果差。 E、整理:shenhaiyu 2013-11-01 */ int Filter_Value; void setup() { Serial.begin(9600); // 初始化串口通信 randomSeed(analogRead(0)); // 产生随机种子 } void loop() { Filter_Value = Filter(); // 获得滤波器输出值 Serial.println(Filter_Value); // 串口输出 delay(50); } // 用于随机产生一个300左右的当前值 int Get_AD() { return random(295, 305); } // 加权递推平均滤波法 #define FILTER_N 12 int coe[FILTER_N] = {1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12}; // 加权系数表 int sum_coe = 1 + 2 + 3 + 4 + 5 + 6 + 7 + 8 + 9 + 10 + 11 + 12; // 加权系数和 int filter_buf[FILTER_N + 1]; int Filter() { int i; int filter_sum = 0; filter_buf[FILTER_N] = Get_AD(); for(i = 0; i < FILTER_N; i++) { filter_buf[i] = filter_buf[i + 1]; // 所有数据左移,低位仍掉 filter_sum += filter_buf[i] * coe[i]; } filter_sum /= sum_coe; return filter_sum; } 9、消抖滤波法 ARDUINO 代码复制打印 /* A、名称:消抖滤波法 B、方法: 设置一个滤波计数器,将每次采样值与当前有效值比较: 如果采样值=当前有效值,则计数器清零; 如果采样值<>当前有效值,则计数器+1,并判断计数器是否>=上限N(溢出); 如果计数器溢出,则将本次值替换当前有效值,并清计数器。 C、优点: 对于变化缓慢的被测参数有较好的滤波效果; 可避免在临界值附近控制器的反复开/关跳动或显示器上数值抖动。 D、缺点: 对于快速变化的参数不宜; 如果在计数器溢出的那一次采样到的值恰好是干扰值,则会将干扰值当作有效值导入系统。 E、整理:shenhaiyu 2013-11-01 */ int Filter_Value; int Value; void setup() { Serial.begin(9600); // 初始化串口通信 randomSeed(analogRead(0)); // 产生随机种子 Value = 300; } void loop() { Filter_Value = Filter(); // 获得滤波器输出值 Serial.println(Filter_Value); // 串口输出 delay(50); } // 用于随机产生一个300左右的当前值 int Get_AD() { return random(295, 305); } // 消抖滤波法 #define FILTER_N 12 int i = 0; int Filter() { int new_value; new_value = Get_AD(); if(Value != new_value) { i++; if(i > FILTER_N) { i = 0; Value = new_value; } } else i = 0; return Value; } 10、限幅消抖滤波法 ARDUINO 代码复制打印 /* A、名称:限幅消抖滤波法 B、方法: 相当于“限幅滤波法”+“消抖滤波法”; 先限幅,后消抖。 C、优点: 继承了“限幅”和“消抖”的优点; 改进了“消抖滤波法”中的某些缺陷,避免将干扰值导入系统。 D、缺点: 对于快速变化的参数不宜。 E、整理:shenhaiyu 2013-11-01 */ int Filter_Value; int Value; void setup() { Serial.begin(9600); // 初始化串口通信 randomSeed(analogRead(0)); // 产生随机种子 Value = 300; } void loop() { Filter_Value = Filter(); // 获得滤波器输出值 Serial.println(Filter_Value); // 串口输出 delay(50); } // 用于随机产生一个300左右的当前值 int Get_AD() { return random(295, 305); } // 限幅消抖滤波法 #define FILTER_A 1 #define FILTER_N 5 int i = 0; int Filter() { int NewValue; int new_value; NewValue = Get_AD(); if(((NewValue - Value) > FILTER_A) || ((Value - NewValue) > FILTER_A)) new_value = Value; else new_value = NewValue; if(Value != new_value) { i++; if(i > FILTER_N) { i = 0; Value = new_value; } } else i = 0; return Value; }
1、限幅滤波法(又称程序判断滤波法)
2、中位值滤波法
3、算术平均滤波法
4、递推平均滤波法(又称滑动平均滤波法)
5、中位值平均滤波法(又称防脉冲干扰平均滤波法)
6、限幅平均滤波法
7、一阶滞后滤波法
8、加权递推平均滤波法
9、消抖滤波法
10、限幅消抖滤波法
11、新增加 卡尔曼滤波(非扩展卡尔曼),代码在17楼(点击这里)感谢zhangzhe0617分享
程序默认对int类型数据进行滤波,如需要对其他类型进行滤波,只需要把程序中所有int替换成long、float或者double即可。
1、限幅滤波法(又称程序判断滤波法)
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A、名称:限幅滤波法(又称程序判断滤波法)
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B、方法:
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根据经验判断,确定两次采样允许的最大偏差值(设为A),
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每次检测到新值时判断:
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如果本次值与上次值之差<=A,则本次值有效,
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如果本次值与上次值之差>A,则本次值无效,放弃本次值,用上次值代替本次值。
-
C、优点:
-
能有效克服因偶然因素引起的脉冲干扰。
-
D、缺点:
-
无法抑制那种周期性的干扰。
-
平滑度差。
-
E、整理:shenhaiyu 2013-11-01
-
*/
-
-
int Filter_Value;
-
int Value;
-
-
void setup() {
-
Serial.begin(9600); // 初始化串口通信
-
randomSeed(analogRead(0)); // 产生随机种子
-
Value = 300;
-
}
-
-
void loop() {
-
Filter_Value = Filter(); // 获得滤波器输出值
-
Value = Filter_Value; // 最近一次有效采样的值,该变量为全局变量
-
Serial.println(Filter_Value); // 串口输出
-
delay(50);
-
}
-
-
// 用于随机产生一个300左右的当前值
-
int Get_AD() {
-
return random(295, 305);
-
}
-
-
// 限幅滤波法(又称程序判断滤波法)
-
#define FILTER_A 1
-
int Filter() {
-
int NewValue;
-
NewValue = Get_AD();
-
if(((NewValue – Value) > FILTER_A) || ((Value – NewValue) > FILTER_A))
-
return Value;
-
else
-
return NewValue;
-
}
2、中位值滤波法
-
/*
-
A、名称:中位值滤波法
-
B、方法:
-
连续采样N次(N取奇数),把N次采样值按大小排列,
-
取中间值为本次有效值。
-
C、优点:
-
能有效克服因偶然因素引起的波动干扰;
-
对温度、液位的变化缓慢的被测参数有良好的滤波效果。
-
D、缺点:
-
对流量、速度等快速变化的参数不宜。
-
E、整理:shenhaiyu 2013-11-01
-
*/
-
-
int Filter_Value;
-
-
void setup() {
-
Serial.begin(9600); // 初始化串口通信
-
randomSeed(analogRead(0)); // 产生随机种子
-
}
-
-
void loop() {
-
Filter_Value = Filter(); // 获得滤波器输出值
-
Serial.println(Filter_Value); // 串口输出
-
delay(50);
-
}
-
-
// 用于随机产生一个300左右的当前值
-
int Get_AD() {
-
return random(295, 305);
-
}
-
-
// 中位值滤波法
-
#define FILTER_N 101
-
int Filter() {
-
int filter_buf[FILTER_N];
-
int i, j;
-
int filter_temp;
-
for(i = 0; i < FILTER_N; i++) {
-
filter_buf[i] = Get_AD();
-
delay(1);
-
}
-
// 采样值从小到大排列(冒泡法)
-
for(j = 0; j < FILTER_N – 1; j++) {
-
for(i = 0; i < FILTER_N – 1 – j; i++) {
-
if(filter_buf[i] > filter_buf[i + 1]) {
-
filter_temp = filter_buf[i];
-
filter_buf[i] = filter_buf[i + 1];
-
filter_buf[i + 1] = filter_temp;
-
}
-
}
-
}
-
return filter_buf[(FILTER_N – 1) / 2];
-
}
3、算术平均滤波法
-
/*
-
A、名称:算术平均滤波法
-
B、方法:
-
连续取N个采样值进行算术平均运算:
-
N值较大时:信号平滑度较高,但灵敏度较低;
-
N值较小时:信号平滑度较低,但灵敏度较高;
-
N值的选取:一般流量,N=12;压力:N=4。
-
C、优点:
-
适用于对一般具有随机干扰的信号进行滤波;
-
这种信号的特点是有一个平均值,信号在某一数值范围附近上下波动。
-
D、缺点:
-
对于测量速度较慢或要求数据计算速度较快的实时控制不适用;
-
比较浪费RAM。
-
E、整理:shenhaiyu 2013-11-01
-
*/
-
-
int Filter_Value;
-
-
void setup() {
-
Serial.begin(9600); // 初始化串口通信
-
randomSeed(analogRead(0)); // 产生随机种子
-
}
-
-
void loop() {
-
Filter_Value = Filter(); // 获得滤波器输出值
-
Serial.println(Filter_Value); // 串口输出
-
delay(50);
-
}
-
-
// 用于随机产生一个300左右的当前值
-
int Get_AD() {
-
return random(295, 305);
-
}
-
-
// 算术平均滤波法
-
#define FILTER_N 12
-
int Filter() {
-
int i;
-
int filter_sum = 0;
-
for(i = 0; i < FILTER_N; i++) {
-
filter_sum += Get_AD();
-
delay(1);
-
}
-
return (int)(filter_sum / FILTER_N);
-
}
4、递推平均滤波法(又称滑动平均滤波法)
-
/*
-
A、名称:递推平均滤波法(又称滑动平均滤波法)
-
B、方法:
-
把连续取得的N个采样值看成一个队列,队列的长度固定为N,
-
每次采样到一个新数据放入队尾,并扔掉原来队首的一次数据(先进先出原则),
-
把队列中的N个数据进行算术平均运算,获得新的滤波结果。
-
N值的选取:流量,N=12;压力,N=4;液面,N=4-12;温度,N=1-4。
-
C、优点:
-
对周期性干扰有良好的抑制作用,平滑度高;
-
适用于高频振荡的系统。
-
D、缺点:
-
灵敏度低,对偶然出现的脉冲性干扰的抑制作用较差;
-
不易消除由于脉冲干扰所引起的采样值偏差;
-
不适用于脉冲干扰比较严重的场合;
-
比较浪费RAM。
-
E、整理:shenhaiyu 2013-11-01
-
*/
-
-
int Filter_Value;
-
-
void setup() {
-
Serial.begin(9600); // 初始化串口通信
-
randomSeed(analogRead(0)); // 产生随机种子
-
}
-
-
void loop() {
-
Filter_Value = Filter(); // 获得滤波器输出值
-
Serial.println(Filter_Value); // 串口输出
-
delay(50);
-
}
-
-
// 用于随机产生一个300左右的当前值
-
int Get_AD() {
-
return random(295, 305);
-
}
-
-
// 递推平均滤波法(又称滑动平均滤波法)
-
#define FILTER_N 12
-
int filter_buf[FILTER_N + 1];
-
int Filter() {
-
int i;
-
int filter_sum = 0;
-
filter_buf[FILTER_N] = Get_AD();
-
for(i = 0; i < FILTER_N; i++) {
-
filter_buf[i] = filter_buf[i + 1]; // 所有数据左移,低位仍掉
-
filter_sum += filter_buf[i];
-
}
-
return (int)(filter_sum / FILTER_N);
-
}
5、中位值平均滤波法(又称防脉冲干扰平均滤波法)
-
/*
-
A、名称:中位值平均滤波法(又称防脉冲干扰平均滤波法)
-
B、方法:
-
采一组队列去掉最大值和最小值后取平均值,
-
相当于“中位值滤波法”+“算术平均滤波法”。
-
连续采样N个数据,去掉一个最大值和一个最小值,
-
然后计算N-2个数据的算术平均值。
-
N值的选取:3-14。
-
C、优点:
-
融合了“中位值滤波法”+“算术平均滤波法”两种滤波法的优点。
-
对于偶然出现的脉冲性干扰,可消除由其所引起的采样值偏差。
-
对周期干扰有良好的抑制作用。
-
平滑度高,适于高频振荡的系统。
-
D、缺点:
-
计算速度较慢,和算术平均滤波法一样。
-
比较浪费RAM。
-
E、整理:shenhaiyu 2013-11-01
-
*/
-
-
int Filter_Value;
-
-
void setup() {
-
Serial.begin(9600); // 初始化串口通信
-
randomSeed(analogRead(0)); // 产生随机种子
-
}
-
-
void loop() {
-
Filter_Value = Filter(); // 获得滤波器输出值
-
Serial.println(Filter_Value); // 串口输出
-
delay(50);
-
}
-
-
// 用于随机产生一个300左右的当前值
-
int Get_AD() {
-
return random(295, 305);
-
}
-
-
// 中位值平均滤波法(又称防脉冲干扰平均滤波法)(算法1)
-
#define FILTER_N 100
-
int Filter() {
-
int i, j;
-
int filter_temp, filter_sum = 0;
-
int filter_buf[FILTER_N];
-
for(i = 0; i < FILTER_N; i++) {
-
filter_buf[i] = Get_AD();
-
delay(1);
-
}
-
// 采样值从小到大排列(冒泡法)
-
for(j = 0; j < FILTER_N – 1; j++) {
-
for(i = 0; i < FILTER_N – 1 – j; i++) {
-
if(filter_buf[i] > filter_buf[i + 1]) {
-
filter_temp = filter_buf[i];
-
filter_buf[i] = filter_buf[i + 1];
-
filter_buf[i + 1] = filter_temp;
-
}
-
}
-
}
-
// 去除最大最小极值后求平均
-
for(i = 1; i < FILTER_N – 1; i++) filter_sum += filter_buf[i];
-
return filter_sum / (FILTER_N – 2);
-
}
-
-
-
// 中位值平均滤波法(又称防脉冲干扰平均滤波法)(算法2)
-
/*
-
#define FILTER_N 100
-
int Filter() {
-
int i;
-
int filter_sum = 0;
-
int filter_max, filter_min;
-
int filter_buf[FILTER_N];
-
for(i = 0; i < FILTER_N; i++) {
-
filter_buf[i] = Get_AD();
-
delay(1);
-
}
-
filter_max = filter_buf[0];
-
filter_min = filter_buf[0];
-
filter_sum = filter_buf[0];
-
for(i = FILTER_N – 1; i > 0; i–) {
-
if(filter_buf[i] > filter_max)
-
filter_max=filter_buf[i];
-
else if(filter_buf[i] < filter_min)
-
filter_min=filter_buf[i];
-
filter_sum = filter_sum + filter_buf[i];
-
filter_buf[i] = filter_buf[i – 1];
-
}
-
i = FILTER_N – 2;
-
filter_sum = filter_sum – filter_max – filter_min + i / 2; // +i/2 的目的是为了四舍五入
-
filter_sum = filter_sum / i;
-
return filter_sum;
-
}*/
6、限幅平均滤波法
-
/*
-
A、名称:限幅平均滤波法
-
B、方法:
-
相当于“限幅滤波法”+“递推平均滤波法”;
-
每次采样到的新数据先进行限幅处理,
-
再送入队列进行递推平均滤波处理。
-
C、优点:
-
融合了两种滤波法的优点;
-
对于偶然出现的脉冲性干扰,可消除由于脉冲干扰所引起的采样值偏差。
-
D、缺点:
-
比较浪费RAM。
-
E、整理:shenhaiyu 2013-11-01
-
*/
-
-
#define FILTER_N 12
-
int Filter_Value;
-
int filter_buf[FILTER_N];
-
-
void setup() {
-
Serial.begin(9600); // 初始化串口通信
-
randomSeed(analogRead(0)); // 产生随机种子
-
filter_buf[FILTER_N – 2] = 300;
-
}
-
-
void loop() {
-
Filter_Value = Filter(); // 获得滤波器输出值
-
Serial.println(Filter_Value); // 串口输出
-
delay(50);
-
}
-
-
// 用于随机产生一个300左右的当前值
-
int Get_AD() {
-
return random(295, 305);
-
}
-
-
// 限幅平均滤波法
-
#define FILTER_A 1
-
int Filter() {
-
int i;
-
int filter_sum = 0;
-
filter_buf[FILTER_N – 1] = Get_AD();
-
if(((filter_buf[FILTER_N – 1] – filter_buf[FILTER_N – 2]) > FILTER_A) || ((filter_buf[FILTER_N – 2] – filter_buf[FILTER_N – 1]) > FILTER_A))
-
filter_buf[FILTER_N – 1] = filter_buf[FILTER_N – 2];
-
for(i = 0; i < FILTER_N – 1; i++) {
-
filter_buf[i] = filter_buf[i + 1];
-
filter_sum += filter_buf[i];
-
}
-
return (int)filter_sum / (FILTER_N – 1);
-
}
7、一阶滞后滤波法
-
/*
-
A、名称:一阶滞后滤波法
-
B、方法:
-
取a=0-1,本次滤波结果=(1-a)*本次采样值+a*上次滤波结果。
-
C、优点:
-
对周期性干扰具有良好的抑制作用;
-
适用于波动频率较高的场合。
-
D、缺点:
-
相位滞后,灵敏度低;
-
滞后程度取决于a值大小;
-
不能消除滤波频率高于采样频率1/2的干扰信号。
-
E、整理:shenhaiyu 2013-11-01
-
*/
-
-
int Filter_Value;
-
int Value;
-
-
void setup() {
-
Serial.begin(9600); // 初始化串口通信
-
randomSeed(analogRead(0)); // 产生随机种子
-
Value = 300;
-
}
-
-
void loop() {
-
Filter_Value = Filter(); // 获得滤波器输出值
-
Serial.println(Filter_Value); // 串口输出
-
delay(50);
-
}
-
-
// 用于随机产生一个300左右的当前值
-
int Get_AD() {
-
return random(295, 305);
-
}
-
-
// 一阶滞后滤波法
-
#define FILTER_A 0.01
-
int Filter() {
-
int NewValue;
-
NewValue = Get_AD();
-
Value = (int)((float)NewValue * FILTER_A + (1.0 – FILTER_A) * (float)Value);
-
return Value;
-
}
8、加权递推平均滤波法
-
/*
-
A、名称:加权递推平均滤波法
-
B、方法:
-
是对递推平均滤波法的改进,即不同时刻的数据加以不同的权;
-
通常是,越接近现时刻的数据,权取得越大。
-
给予新采样值的权系数越大,则灵敏度越高,但信号平滑度越低。
-
C、优点:
-
适用于有较大纯滞后时间常数的对象,和采样周期较短的系统。
-
D、缺点:
-
对于纯滞后时间常数较小、采样周期较长、变化缓慢的信号;
-
不能迅速反应系统当前所受干扰的严重程度,滤波效果差。
-
E、整理:shenhaiyu 2013-11-01
-
*/
-
-
int Filter_Value;
-
-
void setup() {
-
Serial.begin(9600); // 初始化串口通信
-
randomSeed(analogRead(0)); // 产生随机种子
-
}
-
-
void loop() {
-
Filter_Value = Filter(); // 获得滤波器输出值
-
Serial.println(Filter_Value); // 串口输出
-
delay(50);
-
}
-
-
// 用于随机产生一个300左右的当前值
-
int Get_AD() {
-
return random(295, 305);
-
}
-
-
// 加权递推平均滤波法
-
#define FILTER_N 12
-
int coe[FILTER_N] = {1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12}; // 加权系数表
-
int sum_coe = 1 + 2 + 3 + 4 + 5 + 6 + 7 + 8 + 9 + 10 + 11 + 12; // 加权系数和
-
int filter_buf[FILTER_N + 1];
-
int Filter() {
-
int i;
-
int filter_sum = 0;
-
filter_buf[FILTER_N] = Get_AD();
-
for(i = 0; i < FILTER_N; i++) {
-
filter_buf[i] = filter_buf[i + 1]; // 所有数据左移,低位仍掉
-
filter_sum += filter_buf[i] * coe[i];
-
}
-
filter_sum /= sum_coe;
-
return filter_sum;
-
}
9、消抖滤波法
-
/*
-
A、名称:消抖滤波法
-
B、方法:
-
设置一个滤波计数器,将每次采样值与当前有效值比较:
-
如果采样值=当前有效值,则计数器清零;
-
如果采样值<>当前有效值,则计数器+1,并判断计数器是否>=上限N(溢出);
-
如果计数器溢出,则将本次值替换当前有效值,并清计数器。
-
C、优点:
-
对于变化缓慢的被测参数有较好的滤波效果;
-
可避免在临界值附近控制器的反复开/关跳动或显示器上数值抖动。
-
D、缺点:
-
对于快速变化的参数不宜;
-
如果在计数器溢出的那一次采样到的值恰好是干扰值,则会将干扰值当作有效值导入系统。
-
E、整理:shenhaiyu 2013-11-01
-
*/
-
-
int Filter_Value;
-
int Value;
-
-
void setup() {
-
Serial.begin(9600); // 初始化串口通信
-
randomSeed(analogRead(0)); // 产生随机种子
-
Value = 300;
-
}
-
-
void loop() {
-
Filter_Value = Filter(); // 获得滤波器输出值
-
Serial.println(Filter_Value); // 串口输出
-
delay(50);
-
}
-
-
// 用于随机产生一个300左右的当前值
-
int Get_AD() {
-
return random(295, 305);
-
}
-
-
// 消抖滤波法
-
#define FILTER_N 12
-
int i = 0;
-
int Filter() {
-
int new_value;
-
new_value = Get_AD();
-
if(Value != new_value) {
-
i++;
-
if(i > FILTER_N) {
-
i = 0;
-
Value = new_value;
-
}
-
}
-
else
-
i = 0;
-
return Value;
-
}
10、限幅消抖滤波法
-
/*
-
A、名称:限幅消抖滤波法
-
B、方法:
-
相当于“限幅滤波法”+“消抖滤波法”;
-
先限幅,后消抖。
-
C、优点:
-
继承了“限幅”和“消抖”的优点;
-
改进了“消抖滤波法”中的某些缺陷,避免将干扰值导入系统。
-
D、缺点:
-
对于快速变化的参数不宜。
-
E、整理:shenhaiyu 2013-11-01
-
*/
-
-
int Filter_Value;
-
int Value;
-
-
void setup() {
-
Serial.begin(9600); // 初始化串口通信
-
randomSeed(analogRead(0)); // 产生随机种子
-
Value = 300;
-
}
-
-
void loop() {
-
Filter_Value = Filter(); // 获得滤波器输出值
-
Serial.println(Filter_Value); // 串口输出
-
delay(50);
-
}
-
-
// 用于随机产生一个300左右的当前值
-
int Get_AD() {
-
return random(295, 305);
-
}
-
-
// 限幅消抖滤波法
-
#define FILTER_A 1
-
#define FILTER_N 5
-
int i = 0;
-
int Filter() {
-
int NewValue;
-
int new_value;
-
NewValue = Get_AD();
-
if(((NewValue – Value) > FILTER_A) || ((Value – NewValue) > FILTER_A))
-
new_value = Value;
-
else
-
new_value = NewValue;
-
if(Value != new_value) {
-
i++;
-
if(i > FILTER_N) {
-
i = 0;
-
Value = new_value;
-
}
-
}
-
else
-
i = 0;
-
return Value;
-
}